数据思维

这是一个关于数据思维的思维导图，详细阐述了数据和商业价值之间的紧密联系，强调数据之于企业的核心价值在于解决业务问题；介绍了数据变成价值的关键步骤，如将业务问题定义为数据可分析问题、进行回归分析等；还探讨了数据分析后的产品化实施方法，以及大数据与抽样的关系、回归分析的概念和创业者利用数据思维的要点等内容。对于使用人群，从事数据分析工作的专业人士可借助此图深化对数据思维的理解，拓宽在工作中的思路；企业管理者能通过它认识到数据对于企业商业价值的重要性，学习如何利用数据思维进行决策；对数据领域感兴趣的学习者也可将其作为入门和深入学习的参考资料，系统掌握数据思维相关知识。在适用场景方面，它适用于企业内部的数据培训，帮助员工提升数据素养；在数据分析项目的策划和讨论中，可作为参考框架，引导团队成员从不同角度思考问题；对于个人学习，无论是知识积累还是技能提升，都能发挥重要作用，助力学习者构建完整的数据思维知识体系。使用万兴脑图，让数据思维的学习和应用变得更加高效。

数据思维

• 数据和商业价值之间的关系
  • 数据记录是依靠技术手段进步的
  • 凡是可以被电子化记录的才叫数据
  • 技术手段收集-商业价值变现
  • 数据之于我的价值：关乎自己业务的核心诉求，解决业务问题。
  • 未来什么会变成数据？
• 数据如何变成价值
  • ①把业务问题定义成为数据可分析问题。
    • 业务中的负责人和管理者才能定义。
  • ②回归分析（xy轴）
    • 核心诉求：y（领导者提出目标，问题）
    • 影响因素：x（多种）
    • 收入-未来收入（诉求和因素的变化）
    • 数据可分析问题：xy的关系。（技术团队）
• 数据分析的产品化 （数据分析之后能干什么？怎么实施？）
  • 结合管理智慧和手段变成可操作。
  • 给用户创造价值时，他会很开心，也会很快忘掉。但是让大家创造不愉快体验的时候，会形成强烈的情绪，反映在对你不利的媒体和其他方面。
    • ①提高数据分析精度，全预测实现难度大，预测不准是常态，预测精准是变态。
    • ②通过产品商业模式上改变，让更多的人体会到他的美好。接受不准，把不准量化，通过产品抵消。）
• 大数据不等于不抽样
  • 统计学：对数据的分析，建模，采集的过程。
    • 研究大量相关关系，但不可替代因果关系。
  • 大数据：统计学研究的自然而然的一个目标。
  • 大数据不可代替抽样的的贡献。
    • 现有数据不能代表更广泛的群众
  • 越是大数据抽样越重要，越大量的数据越依赖于抽样的智慧。
    • ①摸平不必要的误差。
    • ②节省计算量。
  • 极少数模型算法的复杂度是线性的。
  • 相关关系和因果关系
    • ①数据分析：通过大量相关关系把注意力集中小范围+主观判断
    • ②判断方法，怀疑+验证
• 什么是回归分析
  • 有xy的都是回归分析。
  • 回归分析是个思想方法。
• 创业者如何利用数据思维
  • ①创业方向数据有没有帮助？
    • 没有：不用太过关注。
    • 有，且是项目核心资产：业务梳理清楚，xy长期高质量供给，不至于一家垄断。长时间积累。
  • ②某些数据获得容易，某些数据获得有挑战。尤其涉及其他企业的核心利益时。
  • ③大多数场景下看不到数据，产生商业价值。
  • ④数据围绕业务线。哪些数据是有价值的？数据采集需要成本。
• 什么是数据思维（数据转化为价值）